融合全局图像信息的局部灰度拟合模型

[目的]研究提高基于局部区域信息的活动轮廓模型对轮廓初始化和强噪声的鲁棒性.[方法]以区域可变灰度拟合模型为基础提出了一个新的结合图像全局信息的局部灰度拟合模型.新模型的能量泛函包括3项:基于图像全局和局部信息的数据项、融合边缘指示函数的光滑项以及水平集函数的正则化项.通过变分法和梯度下降流方法得到水平集函数的演化方程.数值实现采用有限差分法.[结果]所提模型不仅能够有效地分割灰度不均图像、深度图像等多类图像,而且对轮廓初始化和强噪声具有更强的鲁棒性.[结论]实验结果表明该方法是有效的.     

无需初始轮廓的局部图像拟合模型

【目的】基于图像局部信息的区域活动轮廓模型可以较好地分割灰度不均图像，但存在对初始轮廓的位置及大小比较敏感的缺点，而且不同初始轮廓可能会产生不同的甚至是错误的分割结果。因此，需研究避免初始轮廓的选取对图像分割结果影响的方法。【方法】受局部图像拟合模型和灰度重加权局部二值拟合模型的启发，提出一个无需初始轮廓的局部图像拟合模型。首先，利用局部图像信息构造局部图像拟合函数，并在拟合函数中加入灰度权重；其次，通过极小化拟合图像与原图像之间的差值来构造图像的局部能量泛函；最后，运用变分法和最速下降法推导出所提模型的水平集函数演化方程。上述步骤采用有限差分方法进行数值实现。【结果】所提模型允许水平集函数常值初始化，即是无需初始轮廓，这有效避免了初始轮廓对分割结果的影响。此外，还可以保持分割的亚像素精度，能够有效分割多目标、背景复杂以及含伪影、孔洞等多类图像。【结论】实验结果表明，无需初始轮廓的分割模型完全避免了轮廓初始化带来的诸多问题，而且实现简单，分割快速。     

基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型

针对测地线活动轮廓模型对轮廓初始化敏感的问题,提出一个基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型.首先定义了一个与图像边缘法线方向的二阶导数相关的扩散方程,通过求解这个扩散方程获得边缘扩散信息,利用这种边缘扩散信息构建了一个新的力场;然后由该力场驱动活动轮廓演化,使活动轮廓可以从边缘的两侧向真实目标边缘逼近,最终收敛到期望的边缘.本文模型采用一种快速有效的数值方法实现,水平集函数在整个演化过程中无需重新初始化,活动轮廓演化速度得到显著提高.一系列的人工和真实图像的实验结果表明,本文模型不仅对于初始轮廓的位置选择不敏感,并且可以分割弱边界目标、具有复杂几何结构的目标和带有孔洞结构的目标,综合性能优于一些传统算法.     

一种基于局部和全局拟合的混合多相水平集分割模型及算法

提出了一种混合多相分割主动轮廓模型,用于精确地分割灰度图像。针对图像去噪和细小边缘的模糊问题,提出多尺度信息增强和各向异性张量扩散结合的方法,并利用快速预分割获得初始轮廓线。在全局项中,用多种局部特征变量重构拉普拉斯能量拟合函数处理大的目标边缘;为了更好地分割拓扑结构复杂的区域,提出了一种分割深度可控的区域分割能量,并构造了计算局部自适应最佳分割阈值的深度系数。在局部项中,采用局部高斯分布拟合处理灰度不均匀区域。模型使用指数函数作为停止速度函数,并加入鲁棒性的曲线演化停止条件,提高了分割效率。新模型适用于分割灰度图中医学核磁共振图像和背景单一的自然图像,通过与最新的多相水平集模型和深度学习模型对照,结果显示新模型能更好地处理目标的拓扑结构,对边界的定位精确,分割精度更高。     

融入全局信息的局部拟合的活动轮廓模型

提出一种结合局部和全局灰度信息的图像分割模型.该模型通过引入新的控制参数,降低了局部拟合项在局部二值拟合的活动轮廓模型(LBF模型)中的主导作用,同时增加了全局信息在模型中的辅助作用,从而改进了局部二元拟合项.实验结果表明,改进的模型不仅能分割灰度不均的图像,而且提高了轮廓初始化的灵活性.针对一些合成和真实的图像,改进的模型减轻了对轮廓初始化位置、大小及噪声的敏感性,同时加快了曲线的演化速度,减少了CPU时间.     

边缘强化的无需重新初始化的水平集分割模型

对Chan-Vese模型和Li等提出的不需初始化的基于变分的几何活动轮廓模型在水平集框架下的物理机制进行了分析,在考虑两种模型优缺点的基础上,提出一种新的基于水平集框架的图像分割模型.该模型整合了图像边缘的局部信息和区域的全局信息,数值计算过程中水平集不需要重新初始化.为了防止边缘信息深入到分割目标的内部,新模型利用Laplacian修正算子加大边缘信息在方程中的权重.实验表明,与CV模型相比,所提出的新模型分割效果和分割时间与初始轮廓线的位置和形状选取基本无关;在处理噪声图像、灰度值渐进多目标图像和边缘复杂图像等效果也优于CV模型和Li模型.     

基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割

针对李春明提出的"无需重新初始化的变分水平集分割模型"存在对内部像素灰度值相近、边缘分离性差、图像分割效果不理想等问题,提出了一种改进的基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法.将原始图像进行核模糊C均值聚类处理得到聚类图像,并将其引入初始水平集函数中.然后将改进的边缘指示函数代入李模型中,实现最终的图像分割.通过对人体脑部、肩部MR医学图像进行试验,并采用最大香农熵进行客观评价.结果表明所提出方法的最大香农熵的值在一定程度上大于李模型方法,且运行时间和迭代次数都有所减少,证明了新方法具有良好的分割质量、适应性强,且无需重新初始化.     

一种新的基于局部区域的活动轮廓模型

提出了一种新的基于曲线演化的活动轮廓图像分割模型.该模型利用局部图像统计信息来代替C-V模型中的全局灰度均值,以此可以分割灰度不均匀的图像.此外,在模型定义的能量泛函中增加了水平集正则项,以此来保证数值计算的准确性和避免对水平集函数的重新初始化.将本文提出的活动轮廓模型用于分割人工和自然图像,比较结果显示:C-V模型不能很好处理灰度不均匀图像,而本文提出的模型对灰度不均匀图像能得到满意的分割效果.     

灰度不均匀图像分割

采用虚拟的符号距离函数代替真实的符号距离函数,依靠待检测目标局部灰度高斯加权均值来驱动活动轮廓的演化,提出了一种能够分割灰度不均匀图像的新颖活动轮廓模型.利用虚拟符号距离函数的梯度形成一个窄带,活动轮廓在窄带内做演化运算,其演化具有计算简单、分割效率高、抗噪性强等优点.符号距离函数重新初始化也只需要在窄带内使用高斯函数规则化后,对其取符号运算即可.符号距离函数重新初始化具有计算简单、效率高的特点.最后给出了活动轮廓在窄带内收敛的一个简单条件,能方便地判断待检测目标是否被检测出来.     

基于局部统计信息的主动轮廓模型

灰度不均普遍存在于医学图像中,为了克服灰度不均对图像分割的影响,基于图像的局部统计信息,结合偏移场校正模型,建立了高斯分布的主动轮廓模型.引入水平集函数,并根据变分法原理,实现了该算法.最后利用新算法和经典算法作对比实验,结果表明,新算法对合成图像和真实图像的分割都取得了较好的结果,具有更强的鲁棒性.     

激光共焦显微生物医学图象分割方法的研究

提出了用于激光共焦显微生物医学图象分割的循环递增阈值分割法。先用最低分割阈值把图象分割成子区域,然后测量每个子区域的灰度均匀度。如果灰度均匀度不满足灰度均匀度分割准则,则增加分割阈值,对该区域进行再分割。循环这个过程,直到没有区域需要分割为止。介绍了围线积分法区域标号和灰度均匀度分割准则的设计。给出了用该法分割图象的两个实例。     

基于梯度向量流的活动轮廓模型

针对当前活动轮廓模型对噪声敏感, 难实现弱边界图像的准确分割问题, 提出一种基于梯度向量流的活动轮廓模型. 首先采用Contourlet变换对图像进行去噪处理, 解决了噪声对图像分割的干扰; 然后在活动轮廓模型中引入一个指示函数, 用于描述向量场与轮廓曲线间的关系, 通过轮廓曲线演化过程实现图像分割; 最后用实验对本文模型的图像分割性能进行验证. 实验结果表明, 该方法可以快速、 准确地实现多种类型的图像分割, 分割精度和抗噪能力优于其他活动轮廓模型.     

一种改进的水平集主动轮廓模型

通过统计具有图像增强能力的局部区域信息,提出了一种改进的水平集主动轮廓模型.结合非负核函数和具有矫正图像误差特点的灰度集群思想,定义了一种新的符号压力函数(SPF),此函数能够很好处理灰度不均匀、对象边界不明确的问题.并且,引入惩罚项,确保水平集函数的适应性.真实图像和合成图像的实验结果表明,该模型收敛迅速,具有抗噪性,对分割目标图像敏感,能够处理弱边界的多目标图像.     

基于U-Net和Res_UNet模型的 传送带矿石图像分割方法

针对传送带矿石图像中矿石粘连和边缘模糊造成的分割不准确问题,提出了一种基于U-Net和Res_UNet模型的传送带矿石图像分割方法.该方法首先将待分割图像经过灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡化处理后,利用预训练的U-Net模型提取图像轮廓;然后,将图像轮廓二值化后,利用预训练的Res_UNet模型进行轮廓优化;最后,利用OpenCV得到分割结果.与基于形态学重建的分水岭算法和NUR法分别对10张测试图进行实验比较,结果表明,所提出的利用深度学习实现矿石轮廓检测和优化方法分割的结果更加准确,证明了其对传送带矿石图像分割的有效性.     

基于局部统计特征约束的Snake模型图像分割方法

针对血管内超声(IVUS)图像边界模糊不清的问题,提出一种基于局部统计特征约束的Snake模型图像分割方法.首先利用IVUS图像的先验知识建立图像特征的统计信息,并以此信息构造变化的膨胀力,同时构造了轮廓曲线的内部平衡力,以此构造新的Snake模型,然后利用该模型进行图像分割.实验结果表明,该Snake模型对初始轮廓依赖性小,对噪声不敏感,能准确分割出具有模糊边界的目标图像.     

一种SAR图像分割新方法

合成孔径雷达（SAR）图像中固有的相干斑噪声,严重影响了图像分割算法性能。为了改善SAR图像分割质量,本文提出了一种联合PM扩散模型和各向异性MRF模型的图像分割方法。首先对传统PM扩散模型的扩散系数进行简化和近似,限制模型的解的唯一;然后使用改进后的模型对原始SAR图像进行非线性扩散,在抑制噪声的同时保持图像结构细节;继而,通过在标记场势能函数中引入观测数据灰度信息,将经典的基团势能改进为基于灰度加权的各向异性势能,提高边缘像素和图像奇异点的分割准确率。实验表明,本文算法的分割结果区域连通性更好,边缘轮廓分割更精细。     

基于局部和全局灰度拟合的图像分割算法

针对灰度分布非均匀图像的分割,提出一种改进的基于区域的活动轮廓模型,融合了LIF（local image fitting）模型的变尺度局部拟合特点与C-V（Chan-Vese）模型的全局优化特性,不仅提高了图像的分割效率,而且增强了模型对尺度参数和初始轮廓位置的鲁棒性。在数值计算中,使用高斯滤波规则水平集函数,使其保持光滑,并避免了复杂的重新初始化过程。对大脑MR图像的实验分割显示了该模型的优点。     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割; 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

局部自交干扰的全变分图像自适应滤噪算法

针对当前图像滤噪算法虽然能够在一定程度上抑制噪声;但无法保证图像质量,导致图像细节丢失、图像变模糊的弊端,提出一种新的局部自交干扰的全变分图像自适应滤噪算法。定义一个图像局部功率,求解自适应全变分算法的能量函数最小化问题。通过拉格朗日算子获取图像局部功率的非约束最小化全变分形式,计算规整化可信度参数和噪声分布。通过全变分模型将轮廓尺度图像从含有噪声图像中分离出来,对含有噪声图像和轮廓尺度图像进行差运算,获取含有噪声的残差纹理细节图像。将获取的规整化可信度参数代入全变分模型,对含有噪声图像进行处理获取最终的滤噪图像。实验结果表明,经所提算法滤噪处理后,图像质量高,滤噪效果好。